社交媒体欺诈检测代理

社交媒体欺诈检测代理（PoC）

概述

这是一个高级 AI驱动的取证仪表板 旨在检测和分析社交媒体机器人网络。它结合了a FastAPI/SQLite后端 带着一个 反应前端 和一个 Gemini 2.5闪光剂 提供自主调查能力。

主要特点

🕵️ 自主代理

• 自我纠正调查员：可以通过首先自主检查视频统计数据来调查诸如“尖峰期间发生了什么？”之类的模糊查询。
• 工具: get_video_stats （峰值检测）， run_read_only_sql （通用查询）， fetch_suspicious_users.

📊 取证仪表板（React）

• 用户风险浏览器：带有“警报原因”的标记用户的可排序列表（例如。， Spike参与).
• 交互式图表：点击活动图中的任何数据点，深入了解特定小时的流量。
• 丰富的用户配置文件：显示模拟生物、位置、头像和 风险叙述 解释为什么用户被标记。

🛡️ 检测逻辑

• 新鲜机器人：年龄<48小时，速度快。
• Sleeper机器人：在攻击期间突然激活的休眠时间超过90天的旧帐户。
• 尖峰分析：每小时流量的统计异常检测。

技术栈

• 前端：React（Vite）、Chart.js、Lucide Icons。
• 后端：Python快速API、SQLite。
• 人工智能：谷歌双子座2.5 Flash（通过 google-genai SDK）。

设置和运行

1. 环境: 创建一个 .env 文件：

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   GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key
   

2. 再进行:

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   # Backend
   pip install fastapi uvicorn google-genai python-dotenv asyncio
   
   # Frontend (in /web_app)
   cd web_app
   npm install
   

3. 生成数据:

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   python data_gen.py
   

4. 发射系统:

   • 后端: python web_server.py （在端口8000上运行）
   • 前端: npm run dev （在端口5173上运行）

5. 访问：打开 http://localhost:5173 在您的浏览器中。

项目结构

• web_server.py：主FastAPI应用程序和代理定义。
• data_gen.py：生成具有自然流量与机器人流量的模拟数据库。
• web_app/：React仪表板的源代码。